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kmeans图像分割算法


he = imread('f:\3.jpg'); % 读入图像 imshow(he), title('H&E image'); text(size(he,2),size(he,1)+15,... 'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ... 'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right'); cform = makecform('srgb2lab'); % 色彩空间转换 lab_he = applycform(he,cform); ab = double(lab_he(:,:,2:3)); % 数据类型转换 nrows = size(ab,1); % 求矩阵尺寸 ncols = size(ab,2); % 求矩阵尺寸 ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); % 矩阵形状变换 nColors = 3; % 重复聚类3次,以避免局部最小值 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ... 'Replicates',3); pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); % 矩阵形状改变 imshow(pixel_labels,[]); % 显示图像 title('image labeled by cluster index'); % 设置图像标题 segmented_images = cell(1,3); % 细胞型数组 rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺 for k = 1:nColors color = he; color(rgb_label ~= k) = 0;

segmented_images{k} = color; end imshow(segmented_images{1}), % 显示处理后的图像 title('objects in cluster 1'); % 设置图像标题 imshow(segmented_images{2}), % 显示处理后的图像 title('objects in cluster 2'); % 设置图像标题 imshow(segmented_images{3}), % 显示处理后的图像 title('objects in cluster 3'); % 设置图像标题 mean_cluster_value = mean(cluster_center,2); [tmp, idx] = sort(mean_cluster_value); blue_cluster_num = idx(1); L = lab_he(:,:,1); blue_idx = find(pixel_labels == blue_cluster_num); L_blue = L(blue_idx); is_light_blue = im2bw(L_blue,graythresh(L_blue)); % 图像黑白转换 nuclei_labels = repmat(uint8(0),[nrows ncols]); % 矩阵平铺 nuclei_labels(blue_idx(is_light_blue==false)) = 1; nuclei_labels = repmat(nuclei_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺 blue_nuclei = he; blue_nuclei(nuclei_labels ~= 1) = 0; imshow(blue_nuclei), title('blue nuclei'); % 显示处理后的图像


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